成对排序（Pairwise Ranking）
成对排序是一种常见的处理数据的方法，特别是在机器学习的排序问题（如搜索引擎的结果排序、推荐系统等）中。在成对排序中，我们将数据集中的样本两两组合，并根据一定的标准进行比较和排序。例如，对于一个推荐系统中的用户喜好排序问题，如果用户对物品A的喜好大于物品B，那么这对物品（A, B）就可以生成一个训练样本，其中A是正样本，B是负样本。
本图生成自GPT
成对排序可以增加训练样本
成对排序可以增加训练样本原因在于从每个样本对中提取的信息是不同的，这样做能够显著增加模型训练时的数据量。假设你有一个包含 个独立样本的数据集，通过成对排列，你可以生成 个样本对（如果是非对称的，则是 个样本对）。每个样本对可以作为一个独立的训练实例来使用，这在某些学习算法中可以极大地丰富训练数据，尤其是在学习样本的相对差异（如偏好、重要性等）时更为有效。
应用场景
这种方法尤其适用于排序和推荐系统，其中对象之间的相对比较比绝对评分更重要。在这些情境下，成对排序不仅可以增加数据量，还能帮助模型学习到对象之间细微的差异，这对于提高模型的排序或推荐精度非常关键。
通过这种方法，可以从相对较少的原始数据中生成大量的训练实例，从而在一定程度上缓解数据不足的问题，同时提升模型处理复杂排序问题的能力。
声明：本公众号分享的前沿学术成果来源于各学术网站，不依法享有其所有权。若原作者发现本次分享中的文字及图片涉及侵权，请立刻联系公众号后台或发送邮件，我们将及时修改或删除！
邮箱：environmodel@sina.com
若您认为有用，欢迎
将Environmodel设为星标，或
点击“在看”或“分享”给他人
